人工智能數(shù)據(jù)標注實戰(zhàn)教程 課件 二 任務三圖像分割標注2

第二章

圖像任務標注項目任務四

圖像實例分割標注內容概括概念典型應用場景實踐標注操作2.1概念圖像實例分割是在語義分割的基礎上進一步細化，分離對象的前景與背景，實現(xiàn)像素級別的對象分離。所以圖像實例分割是基于語義分割的基礎上進一步提升。實例分割相對于語義分割的區(qū)別在于，實例分割需要將同一類型的多個個體做區(qū)分，而語義分割則不需要。具體區(qū)別可通過上一節(jié)與本節(jié)案例獲悉。2.2典型應用場景實例分割在目標檢測、人臉檢測、表情識別、醫(yī)學圖像處理與疾病輔助診斷、視頻監(jiān)控與對象跟蹤、零售場景的貨架空缺識別等場景下均有應用。例如百度的AI開放平臺中的車輛檢測與類型識別功能便是很好的應用了實例分割技術。2.3實踐標注操作此處準備了4張含有人的圖像用于標注，分別包含了2個人，4個人、1個人和5個人。如圖所示。準備數(shù)據(jù)2.3實踐標注操作打開label-studio，在頁面選擇“CreateProject”創(chuàng)建項目，命名為InstanceSegmentation，并添加相應描述，如圖所示。創(chuàng)建項目2.3實踐標注操作選擇“DataImport”，通過左上角的UploadFiles選擇準備好的數(shù)據(jù)，進行導入。兩圖分別為導入數(shù)據(jù)前后的DataImport界面。導入數(shù)據(jù)2.3實踐標注操作導入數(shù)據(jù)后，選擇界面上方的“LabelingSetup”，之后出現(xiàn)如圖所示界面，左邊列表為任務類型選擇列表，選擇第一項“ComputerVision”，然后在右側任務模板中“SemanticSegmentationwithPolygons”模板類型。LabelingSetup2.3實踐標注操作點擊第一個任務“SemanticSegmentationwithPolygons”后，跳轉至如圖所示界面，在該界面的左邊添加圖片中被分割的物體分類，因為此任務只分割人像，故添加person標簽。LabelingSetup2.3實踐標注操作添加完標簽后，便可點擊界面右上角的“Save”按鈕，跳轉至如圖所示界面，該界面中展示了所有載入的圖像。LabelingSetup2.3實踐標注操作點擊任務主界面的第一張圖像，便可進入該圖像的標注界面，如所示，在此界面可以根據(jù)該圖像中包含的標簽類型，選擇對應的標簽，比如要分割圖像中的人像，所以選擇person標簽，選完之后，點擊其中一個人像的某點邊緣，便會出現(xiàn)標記點，然后沿著該人像的邊緣連續(xù)點擊，每相鄰點會自動連接，直到最終再次點擊第一個標記點，則會出現(xiàn)一片紅色區(qū)域將人像分割，分割完成效果如圖所示，之后點擊右上角的“Submit”提交保存。開始標注2.3實踐標注操作開始標注2.3實踐標注操作當然，對于圖像的標注過程也可以不在此處進行，通過上圖所示的任務主界面，點擊界面中上方位置的LabelAllTasks按鈕，進入標注界面后便可開始進行標注，圖展示了標注完成的效果，雖然圖中有兩個人，均使用person標簽標注即可，標注完成后，點擊右上角的Submit按鈕即可跳轉到下一張圖像的標注界面，如果當前圖片不含人像，則可點擊界面右上角的Skip按鈕，跳過該圖像的標注過程。對于已經標記了的圖像，可通過左上角的<、>進行圖像的切換，若想改變某張圖像的標簽，則可通過<、>切換到該圖像，更新該圖像的標簽后，點擊右上角的Updata即可。開始標注2.3實踐標注操作開始標注2.3實踐標注操作所有圖像標注完成之后，便會跳轉到如圖所示界面，代表所有圖像均已處理完成。開始標注2.3實踐標注操作點擊界面左上角的PersonInstanceSegmentation便可查看圖片的標注情況，如圖所示，其中第一列數(shù)據(jù)代表圖像id，第二列代表標注時間，第三列代表標注與否，1為標注完成，0為未標注，第四列代表是否跳過標注，1代表跳過，0代表未跳過。開始標注2.3實踐標注操作若要導出最終的標注結果，則可點擊圖主界面右上角的“Export”按鈕，便會出現(xiàn)如圖所示界面，根據(jù)處理任務的不同會顯示不同文件生成結果，由于本節(jié)任務是圖像分類，所以，可以生成如圖所示的五類文件，若要導出哪種文件到本地，選中其后，點擊右下角“Export”即可。當然，也可以將這五類文件全部導出。導出結果2.3實踐標注操作將所需文件導出到本地后，可以進行查看，比如所需文件為CSV文